2022년 전문가 세계에 영향을 미칠 6가지 데이터 분석 동향

데이터 분석은 비즈니스와 일상 생활에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며 지속적으로 발전하고 있습니다. 데이터 분석 트렌드 는 요즘 화제를 불러일으키고 전문 분야를 변화시키고 있습니다. 이미 이 분야에 있거나 전환 중인 경우 최신 상태를 유지하고 게임을 최신 상태로 유지하기 위해 주의하십시오!

상위 6가지 데이터 분석 동향을 살펴보겠습니다.

1. 사물 인터넷(IoT)

사물 인터넷(IoT)은 단순히 상호 연결된 컴퓨팅 장치, 기계 및 디지털 기계, 사물, 동물 또는 사람의 시스템으로 정의할 수 있습니다. 고유 식별자와 네트워크를 통해 데이터를 전송할 수 있는 기능이 제공되는 사물 시스템입니다. 인간 대 인간 또는 인간 대 컴퓨터 상호 작용 없이 이 모든 것이 가능합니다.

우리 주변에 IoT 센서의 수가 크게 증가했으며 점점 더 많은 연결된 장치를 사용할 수 있게 되었습니다. IoT 기술은 이제 자동차와 같이 우리에게 없어서는 안될 사물과 라이프 스타일 항목에 널리 퍼져 있습니다. 또한 운송, 에너지 및 건강 관리와 같은 산업에서 중요성을 얻었습니다.

각각의 경우 IoT의 데이터는 시스템을 보다 효율적으로 만들기 위해 정확도를 높이는 데 사용됩니다. 예를 들어, 석유 및 가스 산업에서 센서는 안전을 개선하고 비용을 절감할 수 있는 반면 의료 분야에서는 다른 기능 중에서 환자의 원격 모니터링 및 약물 주문 추적을 허용했습니다.

효율성 향상 외에도 IoT에서 파생된 데이터는 기업에서 고객의 삶에 대한 더 큰 통찰력을 얻는 데 사용됩니다. 이를 통해 광고를 보다 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다.

이 시나리오는 2020년과 미래에도 계속될 것으로 보입니다. Cisco는 2020년까지 500억 개의 IoT 센서가 있을 것으로 추정하고 2030년까지 Intel은 2,000억 개 이상이 될 것으로 예측합니다. 지금이 이 기술과 이 기술에서 파생된 데이터를 사용하기 시작할 때임이 분명합니다. 마치 사용하지 않으면 귀하와 귀하의 비즈니스가 구식이 될 수 있는 심각한 위험에 직면할 수 있습니다. Amazon, AT&T 및 Bosch와 같은 회사는 다가오는 IoT 혁명의 가장 큰 원동력으로 선전되고 있습니다.

2. 인공지능(AI)과 머신러닝

간단히 말해서 인공 지능(AI)은 컴퓨터 과학의 일부입니다. 그 목표는 일반적으로 사람들이 하는 일, 특히 지능적으로 행동하는 사람들과 관련된 일을 할 수 있는 컴퓨터의 개발을 가능하게 하는 것입니다. AI 내에서도 '강 AI'냐 '약 AI'냐, 더 나아가 '좁은 AI'냐 '일반 AI'냐에 따라 분기점이 있다.

IoT와 강력하게 연결된 AI와 머신 러닝은 모두 향후 몇 년 동안 분석 분야에서 가장 큰 파괴적 요인이 될 것으로 예상됩니다. AI는 이미 많은 웹사이트, 특히 Facebook, Amazon, Google의 필수적인 부분을 형성하고 있으며 기술이 발전함에 따라 다양한 방식으로 인터넷 회사에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있게 되면서 그 어느 때보다도 분석 및 데이터 관리 과학에 혁명을 일으키고 있습니다. 업계는 점점 더 능동적인 실시간 데이터 분석에 집중하고 있습니다. 이러한 유형의 분석을 통해 비즈니스는 예기치 않은 이벤트에 대해 즉시 알림을 받고 문제를 해결하거나 기회를 활용하기 위한 조치를 취할 수 있기 때문에 더 많은 통제력을 유지할 수 있습니다.

AI의 사용 증가 중 하나는 인지 챗봇 의 부상에서 볼 수 있습니다. 예를 들어 웹 페이지의 특정 지점에 도달하면 표시되는 대화형 고객 서비스 대화 상자 가 있습니다. 챗봇은 수집한 데이터를 사용하여 학습하고 자연어 대화로 의사 소통할 수 있습니다. 효율성을 극적으로 향상시키기 때문에 비즈니스에서 점점 더 많이 사용되기 시작합니다.

머신 러닝 은 데이터에서 학습하는 알고리즘을 사용하는 데이터 분석 방법입니다. 머신 러닝을 사용하면 컴퓨터가 어디를 볼 것인지 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 숨겨진 통찰력을 찾을 수 있습니다. 자동 운전 Google 자동차, Amazon, Flipkart 및 Netflix의 추천, Twitter에서 고객이 귀하의 비즈니스에 대해 말하는 내용을 파악하는 것은 모두 기계 학습의 예입니다.

AI와 머신 러닝의 차이점은 무엇입니까?

간단히 말해서 기계 학습은 AI의 하위 집합 또는 유형입니다. AI는 우리가 "스마트"하다고 생각하는 방식으로 작업을 수행할 수 있는 기계의 더 넓은 개념인 반면, 기계 학습은 기계에게 데이터에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있어야 한다는 아이디어에 기반한 AI의 응용 프로그램입니다. 스스로 배우게 하십시오.

AI와 머신 러닝은 비즈니스 데이터 분석 트렌드의 핵심이며 점점 더 많은 조직이 경쟁력을 유지하기 위해 고급 분석 및 알고리즘을 도입하기 시작하면서 업무의 미래를 계속 변화시키고 있습니다.

3. 오픈 소스 소프트웨어

오픈 소스 소프트웨어는 누구나 검사, 수정 및 향상할 수 있는 소스 코드가 있는 소프트웨어입니다.

점점 더 많은 회사에서 오픈 소스 소프트웨어를 접근 방식의 일부로 사용하면서 이러한 유형의 소프트웨어 개발이 빠르게 성장할 것으로 보입니다. 어떤 방식으로든 오픈 소스를 수용한 조직에는 Google, Apple, IBM, Cisco 및 Microsoft가 있습니다.

점점 더 많은 기업이 구매할 때 오픈 소스 기술을 먼저 찾는 경향이 있습니다. 독점 소프트웨어는 서서히 막다른 골목으로 간주되고 있습니다(개발자는 소프트웨어 작업을 중단할 수 있음). 반면에 오픈 소스는 무한한 사람들이 개발 프로세스에 기여할 수 있기 때문에 지속적인 혁신 을 위한 훨씬 더 큰 가능성을 제공합니다.
제품에 오픈 소스 요소가 없는 공급업체의 경우 2020년에는 상황이 훨씬 더 어려워질 수 있습니다.

4. 무어의 법칙의 종말

칩 제곱인치당 트랜지스터 수가 대략 2년마다 2배씩 증가한다는 무어의 법칙은 지난 50년 동안 트랜지스터 개발의 정확한 예측 변수였습니다. 그러나 업계에서는 이러한 기하급수적인 성장 이 더 이상 지속될 수 없다는 데 동의합니다. 일부 연구에서는 2020년이 신체적 제한이 발달에 영향을 미치기 시작하는 해가 될 수 있다고 예측하기도 했습니다.

이는 기업이 낮은 처리 및 저장 비용을 유지하기 위해 노력하면서 더욱 창의적이어야 할 필요성에 직면해 있음을 의미합니다. 현재 여러 가능성이 탐색되고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다 . 특정 필수 알고리즘에 맞게 조정된 재구성 가능한 칩 및 특수 칩 .

무어의 법칙이 얼마나 더 오래 유용할지는 확실하지 않지만, 올해는 기업들이 그것에 대한 대안을 개발 하기 위해 노력하는 것을 확실히 보게 될 것입니다.

5. 비정형 데이터

비정형 데이터의 중요성 증가는 가치를 활용한다면 새해에도 계속될 것으로 보입니다. 이메일, 소셜 미디어, 콜 센터 메모 및 개방형 설문 조사 결과 등의 데이터는 분석 분야를 지배하기 시작할 정도로 분석에서 점점 더 중요해지고 있습니다.
예측 분석 (또 다른 중요한 데이터 산업 동향)은 정확한 결과를 생성하기 위해 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 모두 필요합니다. 구조화된 데이터는 회사의 판매에 어떤 일이 일어나고 있는지에 대한 명확한 그림을 제공할 수 있지만 이러한 일이 발생하는 이유를 이해하려면 구조화되지 않은 데이터가 필요합니다.

새로운 데이터의 압도적인 대다수는 이제 구조화되지 않았 으며(2015년에는 거의 80%) 이것이 문제를 일으킬 수 있습니다. 기업은 쉽게 액세스, 사용 및 분석할 수 있는 비정형 데이터를 저장하는 방법을 찾는 데 집중해야 합니다.

6. 데이터 분석 산업의 인재 동향

데이터 과학 산업의 성장은 이 분야의 새로운 고용 동향으로 이어졌습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 점점 더 많은 IT 전문가 들이 데이터 분석 산업으로 진출하고 있습니다. 데이터 분석 직책에 사용할 수 있는 공석의 수가 계속 증가함에 따라 강력한 IT 기술을 가진 더 많은 사람들이 데이터 분석 기술을 개발할 기회를 활용할 것입니다. 이러한 추세는 내년에도 계속될 것으로 보입니다.
• 데이터 과학의 역할은 진화하고 있습니다. 분석 작업을 자동화할 수 있는 능력이 확장됨에 따라 데이터 과학자의 역할도 계속 변화하고 진화하고 있습니다. 그러나 이 역할이 완전히 사라질 것 같지는 않습니다. 자동화는 데이터 과학자가 현재 시간의 70-80%를 소비하는 데이터 준비 작업을 차지할 수 있습니다. 이러한 변화는 2020년에 시작될 수도 있고 시작되지 않을 수도 있지만 향후 5년 또는 그 이상의 기간 동안 나타날 가능성이 매우 높습니다.

데이터 분석 산업에서 정기적으로 주요 발전이 발생함에 따라 산업이 다음으로 향하고 있는 방향에 대해 생각하는 것은 항상 흥미진진합니다. IoT와 AI가 내년에 가장 큰 역할을 할 것으로 보이지만 조직은 위에 나열한 다른 데이터 분석 동향도 고려해야 합니다. 이 모든 것이 이 분야에서 개인 및 집단의 성공을 더욱 촉진하는 데 필수적이기 때문입니다. .

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